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  • 人工智能高校资源争夺战开打

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最近一年,人工智能持续占据了各大新闻网站科技话题的头条位置。不出意外地,首次登陆博鳌亚洲论坛的人工智能话题也吸引了众多目光。

在“人工智能:对话科学家”分论坛开始前半个小时,已经有数十名观众排队等待进入会场。而在另一个会场,微软亚太研究集团总裁洪小文、中科院研究员山世光、科幻作家郝景芳等19位科技大咖已经在展望2045年会出现哪些“未来新闻”:纽约爆发游行反生物芯片植入、健忘老人旅行遗失“云外脑”、深圳收回人类最后一张汽车驾照、美国总统对选民“心灵控制”……

对技术进步的向往和对美好生活的期待一样,必须脚踏实地。今年的博鳌亚洲论坛上,许多嘉宾在畅谈人工智能的未来前景、发展现状之余,也在关注其发展中遇到的瓶颈:数据和算法中间还存在脱节的情况,还需要更多跨界合作,还需要更好的人才和科技成果流动通道。

人工智能还在学“套路” 跨学科合作成未来突破点

虽然对人工智能的未来前景都十分乐观,但今年博鳌论坛期间人工智能领域的专家普遍认为,当下的人工智能仍处于非常早期的阶段,无论是基础性的通用人工智能,还是在某个垂直领域的具体应用,人工智能还处于基于大数据的学习阶段,在智慧层面不可能像人类具有自己的意识、认知能力和逻辑判断能力。

搜狗公司CEO王小川曾体验过一个代表国际最高水平的酒店餐饮预订系统,当机器问他“需要帮你找一个停车位吗?”,他回答“我没车”,但这个系统无法理解“我没车”背后的意思。这是因为机器还没有办法理解车跟停车位是什么关系,机器还无法建立像人类一样的认知体系和框架。

因此王小川认为,现阶段的人工智能更多的是在学习“套路”,完成重复性工作。对于没见过的事情,譬如没有大数据提供的领域,人工智能没法学习,也就无从帮助人类做更多事情。

如果只是停留在“套路学习”阶段,人工智能的表现将会令人大失所望。但也有其他领域的专家提出,针对人工智能的研究不应该仅限于IT界,还应该与其他学科结合,来探索人工智能更大的想象空间。

清华大学教授鲁白认为,由于人工智能遵循严密的数理逻辑,因此人脑的认知能力中逻辑思维、分析决策等功能,都是人工智能可以具有的。他建议,可以先尝试着通过脑科学、神经科学的路径来研究人工智能。“人工智能要发展,需要脑科学带动人工智能。脑科学里面还有很多的理论其实可以用到人工智能上。”

神经生物学家出身的鲁白也正在做这类跨界尝试:在清华大学开设一门新的课程,邀请脑科学研究者和人工智能的从业者相互交流学习。他希望通过这种跨学科合作的方式促进人工智能与其他领域的结合,从而产生更多可能性。

这位神经生物学家的建议也得到了不少IT界大佬的认同。曾经担任美国通用人工智能会议主席、现任Hanson Robotics首席科学家的Ben Goertzel就十分同意这个观点。这位留着一头长卷发的IT名人认为,下一阶段的人工智能突破来自于各个方面,物理学、生物学、生命科学、数据科学等学科的知识跨界融合得越好,未来的人工智能就越可能有突破。

在百度总裁张亚勤看来,目前深度学习等领域的技术进步大多还是停留在软件或硬件基础上,跟人脑的关系不是很大。而未来人工智能要想获得长足进步,还应该在脑科学、云计算、大数据等多领域开展跨界合作。

“未来人工智能突破一定是数字智能和生物智能的融合,未来人类也是这样的融合,是蛋白质和硅的结合。”张亚勤说。

有数据的不一定算法强 “现在最最需要公司和大学合作”

目前,在人工智能领域有较为成功的突破,并且形成具体产品的,大多是企业,例如谷歌的AlfaGo,以及最近百度的度秘、腾讯的“绝艺”。但是,这些在IT、互联网领域深耕多年的企业要想突破目前只是学“套路”的AI(人工智能)局限,仅仅依靠自己的力量明显不够。

据斯坦福大学教授张首晟介绍,人工智能的发展要素包括芯片、数据、算法三部分,由于成熟的供应商关系,芯片已经不是一个值得担心的问题,但数据和算法往往存在脱节的情况,因为算法往往是在高校或研究机构中被发明、研究的,而大数据一般都是各个企业所掌握的。

“有数据的企业不一定算法能力很强,因为有近期获利的压力;大学的算法能力很强,但接触不到大量的数据来做研究。”博鳌论坛期间,张首晟多次呼吁,“现在最需要的就是公司和大学的合作”。

人工智能领域的校企合作正在变得越来越重要,由于高校研究资源有限,一些顶尖人工智能企业对顶尖研究学者、高校的争夺日益激烈。

去年年底,正在虚拟现实和人工智能领域寻找新突破的Facebook硬件部门宣布,与美国17所顶尖大学签订了《赞助学术研究协议》,希望以更快的节奏与学术机构就新项目展开合作,减少谈判磋商和学院批准方面所需要的时间。这17所大学中不乏斯坦福大学、麻省理工学院、加州理工学院、约翰霍普金斯大学等名校。

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